Alternative Query Languages (대체 쿼리 지원)

ClickHouse 분류

Feature

Type

Introduction

작성자

Ken

ClickHouse는 표준 SQL 외에도 다양한 대안 쿼리 언어를 지원하여 개발자들이 더욱 효율적이고 직관적으로 데이터를 조회할 수 있도록 합니다. 이러한 다중 언어 지원은 ClickHouse가 단순한 데이터베이스를 넘어 다양한 사용자의 요구사항을 만족시키는 포괄적인 데이터 플랫폼으로 발전하고 있음을 보여줍니다.

기본 ClickHouse SQL Dialect
1. PRQL (Pipelined Relational Query Language)
2. Kusto Query Language (KQL)
3. PromQL (Prometheus Query Language) - Upcoming
왜 ClickHouse에서 Alternative Query Languages가 중요한가?
결론

기본 ClickHouse SQL Dialect

ClickHouse의 기본 쿼리 언어는 ClickHouse SQL dialect입니다. 이는 표준 SQL을 기반으로 하되, ClickHouse의 고성능 분석 기능에 최적화된 확장 문법을 제공합니다.

SET dialect = 'clickhouse'

ClickHouse SQL dialect는 다음과 같은 특징을 가집니다:

표준 SQL과의 높은 호환성
ClickHouse 고유의 함수와 연산자 지원
대규모 데이터 처리에 최적화된 성능
복잡한 분석 쿼리를 위한 고급 기능 제공

1. PRQL (Pipelined Relational Query Language)

공식홈페이지:

PRQL PRQL

PRQL은 "Prequel"로 발음하는 현대적인 데이터 변환 언어입니다. SQL의 강력한 대안으로 설계되어 파이프라인 방식의 직관적인 데이터 처리를 제공합니다. 나아가, ClickHouse의 chdb (

chDB | ClickHouse Docs

) 에서 스트리밍 데이터 처리 도구로 강력하게 사용될 수 있습니다.

주요 특징:

파이프라인 구조: 데이터 변환을 논리적인 단계로 연결
간결성: 변수와 함수 같은 추상화를 통한 코드 간소화
데이터베이스 독립성: 다양한 SQL 방언으로 컴파일
가독성: SQL보다 직관적이고 이해하기 쉬운 문법

PRQL 활성화:

SET allow_experimental_prql_dialect = 1;
SET dialect = 'prql'

예제 쿼리:

from trips
aggregate {
  ct = count this
  total_days = sum days
}

이는 내부적으로 SQL로 변환되어 실행됩니다.

다음과 같은 사용처에서 활용이 가능합니다.

데이터 분석가: 복잡한 데이터 변환을 단계적으로 구성
ETL 파이프라인: 데이터 처리 로직의 명확한 표현
보고서 생성: 비즈니스 로직을 직관적으로 작성
교육 목적: SQL보다 이해하기 쉬운 구조로 데이터 처리 학습

2. Kusto Query Language (KQL)

공식홈페이지:

spelluru Kusto Query Language (KQL) overview - Kusto

Kusto Query Language는 Microsoft Azure Data Explorer에서 개발된 쿼리 언어로, 로그 분석과 시계열 데이터 처리에 특화되어 있습니다.

주요 특징:

파이프 기반 구문: | 연산자를 통한 연쇄적 데이터 처리
로그 분석 최적화: 대량의 로그 데이터 처리에 특화
시간 기반 분석: 시계열 데이터 분석 함수 풍부
간단한 구문: 직관적이고 배우기 쉬운 문법

KQL 활성화:

SET allow_experimental_kusto_dialect = 1;
SET dialect = 'kusto'

예제 쿼리:

numbers(10) | project number

다음과 같은 사용처에서 활용이 가능합니다.

로그 분석: 시스템 로그, 애플리케이션 로그 분석
보안 분석: 보안 이벤트 모니터링과 위협 탐지
운영 모니터링: 인프라 메트릭과 성능 데이터 분석
IoT 데이터: 센서 데이터와 시계열 정보 처리
DevOps: CI/CD 파이프라인 모니터링과 분석

3. PromQL (Prometheus Query Language) - Upcoming

공식홈페이지:

Querying basics | Prometheus

Embed GitHub: Basic support for the PromQL dialect

PromQL은 Prometheus 모니터링 시스템의 쿼리 언어로, 메트릭 데이터 조회와 분석에 특화되어 있습니다. ClickHouse에서는 현재 개발 중인 기능입니다.

주요 특징:

메트릭 중심: 시계열 메트릭 데이터 처리에 최적화
시간 기반 쿼리: 특정 시점이나 범위의 데이터 조회
집계 함수: 메트릭 데이터의 다양한 집계 연산 지원
벡터 연산: 여러 메트릭을 동시에 처리하는 벡터 기반 연산

다음과 같은 사용처에서 활용이 가능합니다.

시스템 모니터링: CPU, 메모리, 디스크 사용률 분석
애플리케이션 모니터링: 응답 시간, 처리량, 에러율 추적
알림 및 경고: 임계값 기반 모니터링과 알림 설정
성능 분석: 시스템과 애플리케이션의 성능 트렌드 분석
SLA 관리: 서비스 수준 목표 달성도 측정

왜 ClickHouse에서 Alternative Query Languages가 중요한가?

각 언어는 특정 사용 사례에 최적화되어 있어, 사용자가 자신의 업무에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

특히, 기존 워크플로우 지원한다는 점이 막강합니다.

PRQL: 데이터 분석가들의 직관적인 사고 과정 지원
KQL: Azure 생태계 사용자들의 원활한 마이그레이션
PromQL: Prometheus 기반 모니터링 시스템과의 호환성

이를 통해, 사용자도 더 익숙하고 직관적인 언어로 데이터에 접근할 수 있어 ClickHouse 도입 장벽이 낮아집니다. 나아가 다양한 커뮤니티와 도구들과의 호환성을 제공하여 ClickHouse의 활용 범위를 확대할 수 있습니다.

결론

ClickHouse의 Alternative Query Languages 지원은 단순한 기능 추가를 넘어서, 다양한 사용자 그룹의 요구사항을 만족시키는 포괄적인 데이터 플랫폼으로의 진화를 보여줍니다. PRQL의 직관적인 파이프라인, KQL의 로그 분석 최적화, 그리고 곧 제공될 PromQL의 메트릭 처리 기능은 각각 고유한 가치를 제공하며, 사용자들이 자신의 업무에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있게 합니다.

이러한 다언어 지원은 ClickHouse가 단순한 데이터베이스에서 종합적인 데이터 분석 플랫폼으로 발전하고 있음을 의미하며, 향후 더욱 다양한 분야에서 활용될 수 있는 기반을 제공합니다.